7.2 BERT与GPT实战：预训练语言模型应用指南

7.2 BERT与GPT实战：预训练语言模型应用指南

在前面的章节中，我们深入学习了自注意力机制和Transformer架构，这些是现代预训练语言模型的基础。BERT和GPT作为最具代表性的预训练语言模型，分别采用了不同的训练策略，在各类自然语言处理任务中取得了突破性成果。

BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）采用双向编码器结构，通过掩码语言模型和下一句预测任务进行预训练。而GPT（Generative Pre-trained Transformer）采用解码器-only结构，通过自回归语言模型进行预训练。

本节将通过实战项目，带你深入了解BERT和GPT的原理、特点以及在实际任务中的应用方法。

BERT与GPT的核心差异

架构差异